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J-GLOBAL ID：201802282584025931   整理番号：18A0686989

病理診断コード漏れの原因分析と対策【JST・京大機械翻訳】

Cause Analysis and Countermeasures of Missing Filling in Pathological Diagnosis Coding

著者 (1件)： Peng Jun (武漢大学中南医院,武漢市,430071)
資料名： Zhongguo Bing’An  (Zhongguo Bing'An)
巻： 18  号： 10  ページ： 38-40  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3910A  ISSN： 1672-2566  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:病例の最初の品質管理方法を検討し、腫瘍病例の符号化の質を高める。方法:「病案のトップページの品質検査ソフト」を用いて、ある病院の2016年1月1日から2016年6月30日までの入院病案の主な診断コードICD-10をC00-D48とし、病理診断コードと病理学的に診断されたのは528件の病例である。すべての紙の病例を抽出し、主な診断コード、病理報告及び病理診断コードに対してチェックチェックを行った。結果:528件の症例のうち,477件が腫瘍病例であり,主な診断コードの正確率は90.34%であった。修正後の477件の腫瘍病例の中に、形態学的なコードがあるのは病理報告による腫瘍の診断が343例で、71.90%を占め、形態学的なコードがなく、病理診断の報告はなく、画像学などの臨床診断による腫瘍は134例で、28.09%を占めた;符号化時に手術を行ったが病理診断の報告がない79例、16.57%を占め、79例の病理報告が修正された後、主に非腫瘍と診断されたのは16例で、20.25%を占めた。結論:腫瘍病例のトップページの品質管理を強化し、病理診断と病理学的な記入の要求を細分化する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 符号化 ,  病理学 ,  品質管理 ,  品質検査 ,  画像 ,  病院 ,  モルフォロジー ,  入院 ,  *病理 ,  腫瘍
準シソーラス用語： 細分化 ,  臨床診断 ,  国際疾病分類 ,  原因分析 ,  *病理検査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Primary diagnosis ,  Pathological diagnosis ,  ICD-10

分類 (2件)： 病理検査  (GC02040S) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 病理診断 ,  原因分析 ,  対策